正则“^[a-zA-Z]” 和 “[^a-zA-Z]”的区别

3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION UnknownBody LLM Daily 3d 语言模型人工智能
摘要3D可及性检测是一个具有挑战性的问题，在各种机器人任务中有着广泛的应用。现有方法通常将检测范式制定为基于标签的语义分割任务。这种范式依赖于预定义的标签，缺乏理解复杂自然语言的能力，导致在开放世界场景中的泛化能力有限。为了解决这些限制，我们将传统的可及性检测范式重新定义为指令推理可及性分割（IRAS）任务。该任务旨在根据查询推理文本输出可及性掩码区域，避免了输入标签的固定类别。相应地，我们提出了
李开复：AI 2.0 时代的价值 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复，作为一位享誉全球的人工智能专家，在《AI2.0时代的价值》一文中，深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战，以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统，例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
李开复：AI 2.0 时代的机遇 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
llama.cpp 和 LLM（大语言模型）这个懒人 llama 语言模型人工智能
llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
AI在项目中的应用酒江人工智能
AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率。情感分析：在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
【2025 最新 Cursor AI 教程 05】用 Cursor AI 解决常见开发问题江帅帅 Cursor AI 前沿应用人工智能数据库 Cursor Trae 区块链
文章目录5.1更快的代码生成与减少重复工作1.通过自然语言提示生成代码示例2.自动化重复性代码模式示例3.AI驱动的代码建议，减少人为错误5.2更好的代码理解与维护1.AI驱动的代码库导航2.解析遗留代码，即使没有文档3.AI驱动的代码重构，提高可维护性示例4.AI预防和优化性能问题示例5.3更高效的调试与错误处理1.发现错误，而不是等它爆发示例2.解释错误信息，提供解决方案3.生成AI建议的修复
AI API：快速集成智能化功能的开发利器桂花饼 AIGC AI API 人工智能 AIGC 语言模型 AI作画
AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务，将这些功能集成到自己的应用程序中，并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音处理、机
大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系技术流 Gavin AIoT python 语言模型 ai
近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破 zhz5214 AI 人工智能 mcp ai AI编程 AI写作
本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。一、MCP协议技术架构全景1.协议核心定位MCP（ModelContextProtocol）由Anthropic提出，通过自然语言驱动的工具交互标准，打破传统API调用壁垒。其核心价值在于：实现LLM与外部系统的语义级融合标准化工具发现-调用-反馈全流程推动AI开发从"代码编程"向"自然语言编程"进化2
基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战 zhz5214 AI ai 人工智能 AI写作 AI编程智能体
1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域，帮助学生更直观地理解AI技术；在智能家居场景中，也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型从零开始学习人工智能深度学习
RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊冰蓝蓝自然语言处理人工智能
在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一，由Associ
机器学习中输入输出Tokens的概念详解爱吃土豆的程序员机器学习基础机器学习人工智能 Tokens
随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
情感分析任务的概述阿你不是 python 开发语言
一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。其目标是判断数据表达的情感是积极的（Positive）、消极的（Negative）还是中立的（Neutral），或者进一步细化为更复杂的情感类别（如愤怒、喜悦、悲伤等）。2、情感分析的主要应用场景1）商业领域：情感分析主要进行产品评价分析，从客户和买家的评价
AI时代如何引流 alankuo 人工智能
AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求，让营销活动更具针对性。个性化内容创作：运用AI的自然语言处理功能，依据客户特点和需求生成个性化的营销内容，如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例，可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南 Nifc666 语言模型人工智能自然语言处理 whisper langchain gpt 开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中）输出：8元/百万tokens 杏花春雨江南缓存
这句话描述了一种定价模型，通常用于云计算、API服务或数据处理服务中，根据资源使用情况（如缓存命中与否）来收费。以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。缓存命中（CacheHit）：当请求的数据已经在缓存中时，称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结 roman_日积跬步-终至千里人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时，效率下降：虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题，即让模型
AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台数据集
2025-02-27，由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境，设计了更具挑战性和实用性的交互任务，目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。一、研究背景近年来，基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力，成为自然语言处理领域的研究热点。然而，随着研究的深入，人们发现单个智能体在处理复杂任务时存在局限性，而多智能体系统通过协作能够显
Ollama 基本概念 Mr_One_Zhang 学习Ollama ai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理（NLP）任务的机器学习框架，专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama，用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型（Model）在Ollama中，模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型，能够执行不同的任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型，常见的模型有：deepse
AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
CSDN社区，到底该不该用DeepSeek AI生成文章？ Small踢倒coffee_氕氘氚 python 经验分享
##引言在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支，自然语言处理（NLP）在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具，能够自动生成高质量的文章，极大地提高了内容创作的效率。然而，随着AI生成内容的普及，CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题：我们到底该不该
AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！大模型教程人工智能大模型训练 LLM 知识库大模型大模型入门大模型学习
什么是AI大模型？AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于
AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】 AI大模型-大飞人工智能学习大模型 LLM AI 程序员大模型学习
引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT） deepdata_cn 视频生成音视频视频生成
VideoGPT是基于GPT架构的视频生成工具，支持从文本生成视频。最初，研究人员尝试将自然语言处理中的GPT架构思想引入视频处理领域，开始探索如何利用其强大的语言理解和生成能力来处理视频的时空信息。模型改进与创新：如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器，克服了传统方法在处理视频时的局限，在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to
深入解析两大AI模型的架构与功能草莓屁屁我不吃人工智能 chatgpt
在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini，顾名思义，意
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
区块链和大模型的结合 hanyongyi 1531 区块链
大模型@区块链（4个应用）_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1mu4y1W7bY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8d683f22b43d55b6630d3bec03cfdb6d通过使用自然语言询问有关Aptos区块链生态系统的任何问题，使用户能够无缝地进入web3
豆包AI的详细介绍古龙飞扬人工智能
一、平台访问与登录网页版：在浏览器中输入豆包官网地址，登录账号后，点击首页导航栏中的“AI作画”或相关图片生成入口，即可进入图片生成页面。APP版：在安卓应用市场或iOS的AppStore中搜索“豆包”，下载安装后打开并登录，在首页或功能区找到“AI作画”等类似入口，点击进入图片生成界面。二、主要功能及示例智能对话功能描述：豆包AI能够理解和解析自然语言，用户可以通过语音或者文字的方式输入问题，它
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。二.JobListener监听器 j
oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题蓝儿唯美 HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。在《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
Java Socket 多线程实现文件传输随便小屋 java socket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。客户端类： package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
java初学者路径 aijuans java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
JSP转发与重定向百合不是茶 jsp servlet Java Web jsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
web.xml之jsp-config bijian1013 java web.xml servlet jsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDI JSF 2.2 ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
图片黑色阴影 bozch 图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 框架浏览器 prototype
近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
Gradle入门教程 dengkane gradle
一、寻找gradle的历程一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置： [cpp] view plain copy UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
Dozer 深层次复制 jayluns VO maven po
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：基本样式库 /css/core
C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。官网： http://proguard.sourceforge.net/
程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery 编程 ide
　　现在收集一下：　　排名不分先后，按照发言顺序来的。 1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：在汤匙
解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下： [html] view plain copy <build> <pluginManagement

正则“^[a-zA-Z]” 和 “[^a-zA-Z]”的区别

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